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Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点
报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
Llama 3.2-Vision基于Lite Server适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Llama 3.2-Vision-11B模型的训练过程
moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts Lite Server上部署,支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户,
CogVideoX模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.911) 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVideoX
Yolov8基于Lite Server适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户
如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖? ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
LLaVA-NeXT基于Lite Server适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.912) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaVA-NeXT模型的训练过程,包括pretrain_clip
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
训练精度测试 约束限制 目前仅支持以下模型: qwen2.5-7b qwen2-7b qwen1.5-7b llama3.2-3b llama3.1-8b llama3-8b llama2-7b yi-6b 流程图 训练精度测试流程图如下图所示。 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras
SD3基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导(6.3.912) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
Open-Sora-Plan1.0基于Lite Server适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora-Plan1.0
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装
ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 背景说明 访问在线服务的实际业务中,用户可能会存在如下需求: 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此,ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
准备镜像 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr.cn-southwest